## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  148-153 e-ISSN: 2714-8491

## Analisis Sentimen terhadap Opini Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes
Widya Wahyuni 1 
1 Independent Researcher

## widyawahyuni1997@gmail.com

## Abstract
The perspective of the development of feminism centered on women around the world who wants to be free from pressure, oppression  and  inequality  from  men,  continues  to  this  day.  Various  public  opinions  about  feminism  are  now  contained  in various social media. Long debates about criticism and support for feminism in equalizing women's position both in terms of intellect,  and  the  role  of  women  in  making  decisions.  This  research  was  conducted  with  the  aim  of  looking  at  public sentiment based on opinions circulating on social media. Hashtags or hash tags related to feminism from social media are the main data that will be used to analyze public opinion sentiment about feminism and 600 data are obtained about feminism. The  data  obtained  were  separated  into  positive,  negative  and  neutral  opinions  for  analysis  using  Naïve  Bayes  (NB).  The results  of  using  the  Naïve  Bayes  method  obtained  a  recall  value  of  84%,  precision  94%  and  Fi-Score  of  86%  with  an accuracy  of  88%.  Through  this  research,  the  results  of  classification  using  the  nave  Bayes  method  in  analyzing  sentiment against feminist opinions have good performance.
Keywords: Feminism, Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Nave Bayes, Opinion.

## Abstrak
Perspektif  perkembangan  feminisme  yang  berpusat  pada  perempuan  diseluruh  dunia  yang  berkeinginan  untuk  lepas  dari tekanan, penindasan dan ketimpangan dari kaum laki-laki, terus berlanjut hingga sekarang. Berbagai opini publik mengenai feminisme  kini  tertuang  dalam  berbagai  media  sosial.  Perdebatan  panjang  mengenai  kritikan  hingga  dukungan  pada feminisme dalam menyamakan kedudukan perempuan baik dari segi intelektualitas, dan peran perempuan dalam mengambil keputusan.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melihat  sentimen  publik  berdasarkan  opini-opini  yang  beredar  di media  sosial.  Tagar  atau  hash  tag  yang  berkaitan  dengan  feminisme  dari  media  sosial  menjadi  data  utama  yang  akan digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  opini  publik  mengenai  feminisme  dan  didapatkan  600  data  mengenai  feminisme. Data yang diperoleh tersebut dipisahkan menjadi opini positif, negatif dan netral untuk dianalisa menggunakan Naïve Bayes (NB).  Hasil  daro  penggunaan  metode  Naïve  Bayes  diperoleh nilai  recall  86%,  precision  89%  dan  Fi-Score  sebesar 86% dengan hasil accuracy sebesar 87%. Melalui penelitian ini didapatkan hasil kalasifikasi menggunakan metode naïve bayes dalam melakukan analisa sentimen terhadap opini feminisme memiliki peforma yang baik.
Kata kunci: Feminisme, Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Naïve Bayes, Opini.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Mayoritas  penggunaan  media  sosial  digunakan  untuk mengungkapkan  pendapat  atau  pandangan  tentang suatu  topik,  produk  atau  berita  [1].  Setiap  hari pengguna  sosial  media  terus  meningkat  [2].  Tercatat pada tahun 2019, penggunaan sosial media diperkirakan  naik  hingga  2,77  miliar  pengguna  di dunia.    Beragam  tipe  informasi  di  upload  dan dibagikan  di  sosial  media  baik  dalam  bentuk  teks, video,  foto  dan  audio  [3].  Kebanyakan  penggunaan sosial  media  digunakan  untuk  mengekspresikan perasaan,  keseharian  hingga  pendapat  mengenai berbagai macam hal [4]
Besarnya  perkembangan  Web  2.0  telah  merubah  cara seorang  individu  dalam  mengekspresikan  perspektif dan  perasaan  seseorang.  Mulai  dari  komentar, pendapat,  usul,  pandangan  bahkan  hingga  kritik  yang
berkaitan  dengan  suatu  topik  tertentu  dibagikan  dala jejaring sosial online [5]. Salah satu sosial media yang banyak  dipakai  adalah  twitter  [6]. Twitter banyak digunakan untuk menyampaikan keluh kesah dan opini masyrakat  terhadap  suatu  pemikiran  ataupun  layanan [7].  Salah  satunya  adalah  feminisme.  Feminisme percaya  dalam  hal  kebijakan  publik  dan  sikap  tentang gender [8].
Feminisme  pertama  kali  muncul  di  Prancis  karena tradisi  turun  menurun  yang  seringkali  merendahkan kaum Wanita [9]. Feminisme tak lepas dari kontra dan kritik  mengenai  perkembangannya,  seperti  perbedaan pendapat tokoh feminis dengan  kajian Islam.  Sebuah pemikiran  dari  Amina  Wadud  tokoh  feminis  yang menafsirkan  ayat  al-Qur’an  melalui  kacamata  feminis beranggapan  bahwa  al-Qur’an  yang  ditafsirkan  oleh ulama klasik mengusung bias patriarki [10]. Feminisme  telah  menghasilkan  banyak  pencapaian
emansipatoris  yang  luar  biasa.    Berhasil  mengubah hukum  dan  praktik  kelembagaan  dalam  standar diskriminasi gender, pekerjaan dan partisipasi perempuan di ruang public [11].
Menurut  pandangan  feminis,  gender  tidak  seharusnya dipahami sebagai konstruksi sosial, tetapi juga sebagai relasional  dan  performatif,  sehingga  mungkin  untuk memahami  kerentanan  tidak  hanya  terjadi  pada perempuan [12]. Teori feminis mengungkapka tentang kekuasan  beroperasi  berdasarkan  sistem  sosial  dan hierarki [13].
Data memungkinkan untuk menafsirkan aspek seseorang pada topik tertentu dan informasi yang dapat dimanfaatkan  untuk  melakukan  prediksi  pada  suatu topik  yang  berguna  untuk  mengambil  keputusan  yang tepat berdasarkan pertimbangan analisis sentimen [14]. Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengekstrak sentimen dan pendapat dari teks [15].
Analisis  Sentimen  dapat  mendeteksi  polaritas  suatu opini  kedalam  opini  positif  atau  negatif    dalam  suatu teks,  yang  dapat  berupa  dokumen,  pragraf,  kalimat ataupun  klausa[16].  Analisis  sentimen  tidak  hanya digunakan  untuk  kepentingan  bisnis,  informasi  yang tersedia  dapat  digunakan  untuk  kepentingan  sosial, Pendidikan  ataupun  hiburan  [17].  Sistem  dilatih berdasarkan  kumpulan  data  pelatihan,  dan  setelah pelatihan,  sistem  mencoba  membuat  klasifikasi otomatis  atau  dapat  membuat  prediksi.    Efisiensi sistem diuji berdasarkan  nilai prediksi  yang benar dan kumpulan data uji [18].
Proses  dari  analisis  sentimen  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Metode Naive Bayes merupakan  algoritma  pemantauan machine learning yang  mendasar  dan  terkenal  berdasarkan teorema Bayesian dan  anggapan  kondisi  karakteristik otonom.    Metode  ini  mendalilkan  aksesibilitas  pada tahap  dokumen  dengan  tampilan  dan  label  yang  telah ditentukan  sebelumnya  [19]. Naïve  Bayes berasal  dari dua  suku  kata,  yaitu Naïve yang  berasal  dari  asumsi kemunculan  suatu  fitur  adalah  independent  dari terjadinya  fitur  lain  sehinga  setiap  fitur  berkontribusi secara individual untuk klasifikasi tanpa ketergantungan  dengan  fitur  lain.  Sedangkan bayes berasal  dari  prinsip  teorema  bayes  [20].  Keuntungan menggunakan naïve  bayes untuk  mengklasifikasikan salah  satunya  karena  untuk  mengklasifikasikan menggunakan jumlah data pelatihan yang kecil [21].
Metode  SVM  dan Naïve  Bayes digunakan  dalam penelitian untuk melihat sentimen terhadap MyIndiHome.    Penelitian  ini  menggunakan  data  yang dikumpulkan  dalam  rentang  waktu  1  November  2020 hingga  15  Desember  2020  dengan  total  2.539, diperoleh  dari  aplikasi Google  Play .    Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat error yang terjadi  pada  Indihome  masih  terbilang  tinggi.    Rata- rata  total  akurasi  metode  SVM  sebesar  86,54%  lebih baik dari Naïve bayes [22].
Analisis  Sentimen  terhadap  Opini  mengenai  vaksinasi Covid-19  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan SVM.    Penelitian  dilakukan  utnuk  melihat  opini masyarakat mengenai Covid-19, di mana pada saat itu masyarakat  banyak  menuangkan  opininya  ke  sosial media.  Penelitian  ini  menggunakan  1000  data  yang berkisar  dari  tahun  2020  yang  berasal  dari  twitter. Hasil  dari  penelitian  ini  untuk  melihat  perbandingan anatara Naïve  Bayes dan  SVM.    SVM  memiliki performa yang lebih baik dari pada Naïve Bayes [23].
Analisis  sentimen  juga  dapat  digunakan  untuk menganalisis  sentimen  terhadap  politik,  seperti penelitian  yang  dilakukan  Akhmad  Mazuki  dan  Arita Witanti  yang  meneliti  tentang  analisis  sentiment masyarakat  di twitter .    Penelitian  ini  menggunakan 1200  yang  diambil  dari twitter yang  kemudian  akan dianalisis  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine .    Hasil  analisis  yang dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa penggunaan  Naïve Bayes ternyata  lebih  baik  ketimbang Support  Vector Machine dengan  tingkat  performasi  untuk  klasifikasi tweet 92,2% [24].
Melihat  tingkat  kepuasan  konsumen  terhadap  suatu aplikasi  dapat  menggunakan  anlisis  sentiment,  seperti penelitian  yang  membahas  mengenai  sentimen pengguna  terhadap  aplikasi  Ruangguru.    Analisis  ini menggunakan  dataset  sebanyak  1629  dengan  bentuk text  review  dalam  rentang  waktu  01  Maret  sampai  30 Maret  2020.    Menggunakan  metode  Naïve  Bayes, Random  Forest dan Support  Vector  Machine dataset akan  diuji.    Berdasarkan  hasil  Analisa  dan  hasil pengujian  dari  beberapa  metode  didapatkan  hasil akurasi  tertinggi  pada  metode Random  Forest dengan jumlah  akurasi  97,16%, Support  Vector  Machine dengan  akurasi  96,01%,  dan  nilai  akurasi  terendah pada  pengujian Naïve  Bayes dengan  nilai  akurasi 94,16%.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah berdasarkan tabel hasil preprocessing dapat disimpulkan  bahwa  komentar  positif  lebih  banyak ketimbang komentar negatif [25].
Penelitian  ini  dilakukan  karena  perkembangan  dari feminisme  yang  merupakan  paham  yang  datang  dari barat,  telah  berkembang  di  Indonesia.  Perkembangan ini  juga  yang  mengubah  pola  pikir  perempuan, Feminisme  menimbulkan  pro  dan  kontra  dikalangan masyaraka. Karena pro dan kontra maka untuk melihat tingkat sentiment opini masyarakat terhadap feminisme dilakukan  analisis  sentimen,  di  mana  sentimen  dari masyarakat dapat dipisahkan menjadi sentimen positif, netral dan negatif.
Hasil dari penelitian ini nantinya menunjukkan tingkat akurasi  dari  analisis  sentimen  yang  dilakukan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dan Naïve Bayes .

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan secara bertahap dan terstruktur di mana pada setiap tahapannya dilakukan menggunakan  metode  yang  kritis  dan  mampu merahkan  pada  proses  yang  tepat.  Metode  penelitian ini  adalah  Teknik-teknik  yang  digunakan  dalam merumuskan, menganalisa, mengumpulkan data sampai  proses  implementasi  hasil  penelitian.  Metode penelitan disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  berasal  dari twitter dengan query yang berkaitan dengan feminisme.  Hasil  data  yang  diperoleh  yaitu  sebanyaj 600 data yang dibagi menjadi 80% data latih sejumlah 400 data dan 20% data uji sejumlah 200 data.

## 3. Hasil dan Pembahasan
1. Identifikasi Masalah
Kualitas penelitian dipengaruhi oleh masalah penelitian,  sebagai  upaya  untuk  menjelaskan  masalah dan  dapat  mengukur  penjelasan  masalah  tersebut identifikasi  masalah  dilakukan.  Jadi,  identifikasi masalah  merupakan  pendefinisian  dari  masalah  yang ada dalam sebuah penelitian.
2. Data Collecting
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  Teknik crawling dara.  Data  yang  diambil  berasal  dari platform Twitter dengan query yang  berkaitan  dengan  feminisme. Setelah dilakukan crawling data, diperoleh 600 record data dari periode 27 Juli hingga 8 Agustus 2022. Data yang  diperoleh  masih  dalam  bentuk  yang  tidak terstruktur, sehingga tidak bisa langsung digunakan.
.3. Case Folding
Case folding bertujuan mengubah semua bentuk huruf dalam  sebuah  teks  menjadi  huruf  kecil  untuk mendapatkan data yang akurat pada proses selanjutnya. Contoh  hasil  dari  proses case  folding disajikan  pada Tebel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Case Folding Data Input Data Output RT  @Dipoett:  @neveurlandx @infotwitwor_  Sama  aja  kok kak  kadang  cewek  feminis  garis keras  ya  goblok,  udah  mending moderate aja rt @dipoett: @neveurlandx @infotwitwor_  sama  aja  kok kak kadang cewek feminis garis keras  ya  goblok,  udah  mending moderate aja

## 4. Cleansing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  suatu  proses  untuk mendeteksi dan memperbaiki record yang corrupt atau tidak  akurat.  Tahapan  ini  penting  karena  data  yang kotor akan mempengaruhi tingkat akurasi dari analisis maupun  prediksi  yang  akan  dilakukan.  Sebelum memasuki tahap untuk membersihkan data yang dinilai missing  value,  data  akan  dilihat  terlebih  dahulu mengenai  deskripsi  atau  info  terkait  dataset  lebih lanjut.  Hasil  dari  proses  cleansing  disajikan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Proses Cleansing

## 5. Normalisasi
Normalisasi  merupakan  tahap  untuk  menghilangkan sejumlah  tanda  baca  dan,  angka,  simbol,  URL  dan username agar data yang didapat dapat lebih terstruktur untuk  proses  selanjutnya.  Contoh  hasil  dari  proses Normalisasi disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Normalisasi Data Input Data Output rt @dipoett: @neveurlandx @infotwitwor_  sama  aja  kok  kak kadang  cewek  feminis  garis  keras  ya goblok, udah mending moderate aja sama  aja kok kak kadang cewek feminis garis keras ya  goblok,  udah  mending moderate aja

## 6. Stopword Removal
Pada  tahapan  ini  dilakukan  menghilangkan  frasa  yang tidak  penting  sesuai  dengan  frasa  yang  terdapat  pada stopword.  Jika  terdapat  kata  yang  sesuai  dengan  kata yang  terdapat  pada  stopword  maka  kata  tersebut  akan dihapus  dari  dokumen  karena  dianggap  sebagai  kata
yang  tidak  penting.  Contoh  hasil stopword  removal disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Stopword Removal
Data Input Data Output
sama  aja  kok  kak  kadang  cewek feminis  garis  keras  ya  goblok, udah mending moderate aja aja  kak  kadang  cewek  feminis garis  keras  ya  goblok,  udah mending moderate aja

## 7. Stemming
Proses  stemming  dilakukan  untuk  menghilangkan setiap kata imbuhan pada kata baik yang ada pada awal kata  atau  akhir  kata  dengan  memperhatikan  awalan umum  dan  sufiks,  yang  dapat  ditemukan  dalam  kata. Contoh  dari  hasil  proses stemming disajikan  pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Stemming Data Input Data Output aja  kak  kadang  cewek  feminis garis  keras  ya  goblok,  udah mending moderate aja aja  kak  kadang  cewek  feminis gari  kera  ya  goblok  udah mending moderat aja

## 8. Tokenisasi
Pada tahapan ini akan menghilangkan tanda baca yang tidak  diperlukan  dan  memotong  teks  menjadi  kata, simbol,  karakter  atau  tanda  baca,  sehingga  menjadi token  yang  dapat  dianalisis.  Contoh  hasil  proses tokenisasi disajikan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Contoh Hasil Tokenisasi
Data Input Data Output aja kak kadang cewek feminis  gari  kera  ya  goblok udah mending moderat aja 'aja', 'kak', 'kadang', 'cewek', 'feminis',  'gari',  'kera',  'ya',  'goblok', 'udah', 'mending', 'moderat', 'aja'

## 2.1 Ekstraksi Fitur
Pada proses ekstraksi fitur akan ditentukan word vector dari  dataset  yang  telah  dilakukan  proses  tokenisasi. Sebagai  contoh  dari  600  record  yang  telah dikumpulkan disajikan 2 data dari 600 record. Contoh dari  record  yang  digunakan  untuk  sampel  disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Sampel DOC Data Output D1 'aja',  'kak',  'kadang',  'cewek',  'feminis',  'gari',  'kera',  'ya', 'goblok', 'udah', 'mending', 'moderat', 'aja' D2 'topik',  'utama',  'ttg',  'sehat',  'mental',  'topik',  'yg',  'angkat', 'feminisme',  'percaya',  'stigma',  'masyarakat',  'parenting', 'buku',  'jg',  'nyaman',  'bgt',  'baca',  'pilih',  'bahasa',  'ringan', 'kecuali', 'sain', 'kawan', 'alir', 'gitu', 'aja' D3 'bilang',  'gitu',  'beliau',  'tetep',  'dukung',  'nove',  'perempuan', 'feminis',  'abi',  'bilang',  'cerita',  'keren',  'buku',  'apa',  'breast',
'and', 'egg', 'karya', 'kawakami', 'mieko'
Berdasarkan  Tabel  7  terdapat  beberapa  kata  yang dipilih  sebagai  kata  kunci  yang  akan  digunakan,  yaitu feminis, goblok, feminisme, masyarakat, dan perempuan.
Pada Tabel 7 disajikan sebuah vector yang merupakan perwujudan  dari  setiap  dokumen,  di  mana  kata  setiap kata dalam dokumen diberi nilai satu jika kata tersebut terdapat  dalam  dokumen  tersebut,  dan  0  untuk  kata yang tidak terdapat pada dokumen yang disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Word Vector DOC Feminis  Goblok  Feminisme  masyarakat  Perempuan D1 1 1 0 0 0 D2 0 0 1 1 0 D3 1 0 0 0 1 Hasil dari word vector kemudian dihitung menggunakan  TF-IDF  sehingga  akan  menghasilkan nilai word vector yang sudah terbobot. Proses pertama yaitu  menghitung  jumlah  term  yang  muncul  dalam semua  dokumen.  Hasil  dari  nilai  DF  disajikan  pada Tabel 9.
Tabel 9. Tabel DF Term DF (Document Frequency) Feminis 2 Goblok 1 Feminisme 1 Masyarakat 1 Perempuan 1
Hasil  dari  DF  digunakan  untuk  menghitung  IDF ( Inverse  Document Frequency ) di mana nilai dari IDF disajikan  dalam  Tabel  10.  Rumus  untuk  menentukan nilai IDF disajikan dalam Persamaan (1).
(1)
Tabel 10. Tabel Nilai IDF Term DF D/DF IDF Feminis 2 1.5 0,176 Goblok 1 3 0,477 Feminisme 1 3 0,477 Masyarakat 1 3 0,477 Perempuan 1 3 0,477
Setelah nilai IDF didapatkan selanjutnya mencari nilai TF-IDF. Hasil dari nilai TF-IDF disajikan dalam Tabel 12.  Rumus  untuk  menghasilkan  TF-IDF  disajikan dalam Persamaan (2) yang disajikan Tabel 11.
(2)
Tabel 12. Tabel Hasil TF-IDF Term
TF DF D/DF IDF IDF+1 TF-IDF D1 D2 D3 D1 D2 D3
Feminis 1 0 1 2 1.5 0,176 1,176 1,176 0 1,176 Goblok 1 0 0 1 3 0,477 1,477 1,477 0 0 Feminisme 0 1 0 1 3
0,477 1,477 0 1,477 0 Masyarakat 0 1 0 1 3 0,477 1,477 0 1,477 0 Perempuan 0 0 1 1 1.5 0,176 1,176 0 0 1,176 Nilai Bobot Setiap Dokumen 2.653 2.954 2.352
Nilai  yang  disajikan  pada  Tabel  12  kemudian  akan disajikan  ke  dalam  bentuk word  vector yang  sudah terbobot.  Nilai  dari word  vector yang  sudah  terbobot disajikan dalan Tabel 13.
Tabel 13. Tabel Word Vector Terbobot
DOC Feminis  Goblok  Feminisme  Masyarakat  Perempuan D1 1,176 1,477 0 0 0 D2 0 0 1,477 1,477 0 D3 1,176 0 0 0 1,176 2.2 Klasifikasi Naïve Bayes
Naïve  Bayes  menggunakan  model  probabilistic  untuk proses klasifikasi berdasarkan teorema bayes. Klasifikasi  naïve  bayes  menggunakan  rumus  yang disajikan  dalam  Persamaan  (3),  Persamaan  (4),  dan Persamaan (5).
(3) (4) ∏ (5)
Dimana  Persamaan (3),  Persamaan  (4) dan  Persamaan (5),  w  merupakan  kata,  dan  c  merupakan  kelas  target. N c merupakan jumlah kelas c. N adalah jumlah seluruh kelas. Count (c,w) menunjukkan berapa kali w muncul selain kelas c. Count(c) adalah jumlah dari seluruh kata yang  muncul  dari  selain  kelas  c.  a w merupakan smoothing  parameter  diberi  nilai  1. a adalah  jumlah keseluruhan dari a w .
Data  yang  digunakan  untuk  menentukan  kelas sentimen  adalah  data  uji.  Hal  ini  dilakukan  setelah dihasilkan nilai prior dari data latih.
Berdasarkan  perhitungan  dari  tiap  term  pada  data  uji nilai  tertinggi  terdapat  pada  kelas  netral.  Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  data  uji  memiliki  klasifikasi kelas netral.
2.3 Evaluasi Model
Sistem  yang  dihasilkan  dilakukan  untuk  mengetahui sebarapa baik performa dari metodde yang digunakan. Metode  evaluasi  yang  digunakan  adalah  accuracy,
precision,  recall,  dan  FI-Score.  Nilai  evaluasi  yang dibandingkan  hanya  FI-Score  saja,  karena  merupakan metrik  yang  lebih  baik  untuk  data  yang  tidak seimbang. Menghitung metode evaluasi membutuhkan Tru Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP)  dan  Flase  Negative  (FN)  dari  confussion  marix setiap  label.  Rumus  dari  metode  evaluasi  disajikan dalam persamaan (6), (7), (8), (9)
(6) (7)
(8) (9)
Hasil  dari  perfomansi  metode Naïve  Bayes dalam melakukan analisis sentimen mngenai opini masyarakat  tentang  feminisme  disajikan  pada  Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Evaluasi Perfomansi Aktual/Prediksi Precisiom Recall F1-SCore Positif Label 80% 97% 88% Negatif Label 94% 70% 80% Netral Label 92% 91% 91% Rata-rata 89% 86% 86% Accuracy 87%

## 4. Kesimpulan
Proses analisis sentimen dilakukan untuk memprediksi suatu  fenomena  ataupun  keperluan  bisnis.  Pada penelitian  ini  hasil  dari  analisis  sentimen  terhadap opini masyarakat mengenai feminisme akan memberikan  gambaran  pada  masyarakat  seberapa tinggi  atau  rendahnya  feminisme  berkembang  di Indonesia. Selain itu masyarakat bisa dapat memberikan  pengetahuan  baru  mengenai  penggunaan analisis sentiment dalam menganalisis tingkat femonena sosial tertentu yang terjadi pada masyarakat. Hasil  perfomansi  evaluasi  analisis  sentiment  terhadap opini  masyarakat  mengenai  feminisme  meenggunakan metodde Naïve  Bayes memiliki  akurasi  sebesar  87%, dimana dari data sejumlah 600 data dengan rasio 80:20 terdapat  nilai  recall  86%,  precision  89%  dan  Fi-Score sebesar  86%.  Hasil  accuracy  sebesar  87%  dapat dikatakan  baik,  sehingga  metode Naïve  Bayes dapat dikatakan  memiliki  peforma  yang  baik  dalam melakukan analisis sentimen opini masyarakat mengenai feminisme.

## Daftar Rujukan
[1] Chauhan, P., Sharma, N., & Sikka, G. (2021). The emergence of social  media data and  sentiment analysis  in  election prediction. Journal  of  Ambient  Intelligence  and  Humanized  Computing, 12(2),  2601-2627.  DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-020- 02423-y
[2] Hruska,  J.,  &  Maresova,  P.  (2020).  Use  of  social  media platforms among adults in the United States—behavior on social media. Societies,
10(1), 27. DOI: https://doi.org/10.3390/soc10010027
[3] Drus,  Z.,  &  Khalid,  H.  (2019).  Sentiment  analysis  in  social media and its application: Systematic literature review. Procedia
Computer Science, 161, 707-714. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.174
[4] Sharma,  D.,  Sabharwal,  M.,  Goyal,  V.,  &  Vij,  M.  (2020). Sentiment  analysis  techniques  for  social  media  data:  A  review. In First international conference on sustainable technologies for computational  intelligence  (pp.  75-90).  Springer,  Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-0029-9_7
[5] Alarifi, A., Tolba, A., Al-Makhadmeh, Z., & Said, W. (2020). A big  data  approach  to  sentiment  analysis  using  greedy  feature selection  with  cat  swarm  optimization-based  long  short-term memory  neural  networks.  The  Journal  of  Supercomputing, 76(6),  4414-4429.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-018- 2398-2
[6] Sharma, A., & Ghose, U. (2020). Sentimental analysis of twitter data  with  respect  to  general  elections  in  india.  Procedia Computer Science, 173, 325-334. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.06.038
[7] Zahoor,  S.,  &  Rohilla,  R.  (2020,  August).  Twitter  sentiment analysis  using  machine  learning  algorithms:  a  case  study.  In 2020  International  Conference  on  Advances  in  Computing,
Communication  &  Materials  (ICACCM)  (pp.  194-199).  IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICACCM50413.2020.9213011
[8] Elder,  L.,  Greene,  S.,  &  Lizotte,  M.  K.  (2021).  Feminist  and anti-feminist  identification  in  the  21st  century  United  States. Journal  of  Women,  Politics  &  Policy,  42(3),  243-259.  DOI: https://doi.org/10.1080/1554477X.2021.1929607
[9] Tamboukou,  M.  (2020).  Women  Workers’  Education. Handbook  of  Historical  Studies  in  Education:  Debates,
Tensions,
and
Directions, 813-829. DOI:
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2362-0_48
[10] Rif’at,  D.  F.,  &  Nurwahidin,  N.  (2022).  Feminisme  Dan Kesetaraan  Gender  Dalam  Kajian  Islam  Kontemporer.  Syntax Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  7(1),  172-182.  DOI: http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i1.6038
[11] Alexeyeff,  K.  (2020,  May).  Cinderella  of  the  south  seas? Virtuous  victims,  empowerment  and other  fables  of development  feminism.  In  Women's  Studies  International Forum (Vol. 80, p. 102368). Pergamon. DOI: https://doi.org/10.1016/j.wsif.2020.102368
[12] Yadav,  P.,  Saville,  N.,  Arjyal,  A.,  Baral,  S.,  Kostkova,  P.,  & Fordham,  M.  (2021).  A  feminist  vision  for  transformative change  to  disaster  risk  reduction  policies  and  practices. International  Journal  of  Disaster  Risk  Reduction,  54,  102026. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.102026
[13] Cannon,  C.  (2020).  On  the  importance  of  feminist  theories: Gender,  race,  sexuality  and  IPV.  In  Intimate  partner  violence and the LGBT+ community (pp. 37-52). Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1016/j.erss.2021.102005
[14] Pathak,  A.  R.,  Pandey,  M.,  &  Rautaray,  S.  (2021).  Topic-level sentiment  analysis  of  social  media  data  using  deep  learning.
Applied Soft Computing, 108, 107440.
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107440
[15] Birjali,  M.,  Kasri,  M.,  &  Beni-Hssane,  A.  (2021).  A comprehensive  survey  on  sentiment  analysis:  Approaches, challenges and trends. Knowledge-Based Systems, 226, 107134. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107134
[16] Priyadarshini,  I.,  &  Cotton,  C.  (2021).  A  novel  LSTM–CNN– grid  search-based  deep  neural  network  for  sentiment  analysis. The  Journal  of  Supercomputing,  77(12),  13911-13932.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-03838-w
[17] Kumar,  A.,  &  Garg,  G.  (2020).  Systematic  literature  review  on context-based  sentiment  analysis  in  social  multimedia. Multimedia tools and Applications, 79(21), 15349-15380. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-019-7346-5
[18] Singh,  R.,  &  Singh,  R.  (2021).  Applications  of  sentiment analysis  and  machine  learning  techniques  in  disease  outbreak prediction–A  review.  Materials  Today:  Proceedings.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.04.356
[19] Jindal, K., &  Aron, R. (2021). A systematic study of sentiment analysis  for  social  media  data.  Materials  today:  proceedings. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.048
[20] Soumya,  S.,  &  Pramod,  K.  V.  (2020).  Sentiment  analysis  of Villavicencio, C., Macrohon, J. J., Inbaraj, X. A., Jeng, J. H., & Hsieh, J. G. (2021). Twitter sentiment analysis towards covid-19 vaccines  in  the  Philippines  using  naïve  bayes.  Information, 12(5), 204. DOI: https://doi.org/10.3390/info12050204
[21] Geetha,  M.  P.,  &  Renuka,  D.  K.  (2021).  Improving  the performance of aspect based sentiment analysis using fine-tuned Bert  Base  Uncased  model.  International  Journal  of  Intelligent
Networks, 2, 64-69. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ijin.2021.06.005
[22] Hakim, S. N., Putra, A. J., & Khasanah, A. U. (2021). Sentiment analysis  on  myindihome  user  reviews  using  support  vector machine and naive bayes classifier method. International Journal of Industrial Optimization, 2(2), 151. DOI:
https://doi.org/10.12928/ijio.v2i2.4437
[23] Fitriana, F., Utami, E., & Al Fatta, H. (2021). Analisis Sentimen Opini  Terhadap  Vaksin  Covid-19  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes. Jurnal Komtika  (Komputasi  dan  Informatika),  5(1),  19-25.  DOI: https://doi.org/10.31603/komtika.v5i1.5185
[24] Muzaki,  A.,  &  Witanti,  A.  (2021).  Sentiment  analysis  of  the community  in  the  twitter  to  the  2020  election  in  pandemic covid-19  by  method  naive  bayes  classifier.  Jurnal  Teknik Informatika (Jutif), 2(2), 101-107. DOI:
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.51
[25] Fitri,  E.  (2020).  Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,  Random Forest  Dan  Support  Vector  Machine.  Jurnal  Transformatika,
18(1), 71-80. DOI:
http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v18i1.2317